交通流量的神经网络预测研究

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1、交通流量的神经网络预测研究[摘要]交通流量预测问题是交通信息预测的核心问题，进行交通流量预测理论体系的研究，对于改善我国交通拥堵问题具有十分重要的学术价值和现实意义。本文在总结国内外研究成果的基础上，对已有的交通流预测方法进行了分类分析和介绍，并利用神经网络的方法来对交通流量进行预测分析。基于交通流量的集中分布特点并结合实际交通流量观测数据，我们采用了分区间段进行数据整理，将BP神经网络应用于交通流量预测的过程，通过对比预测结果，验证了BP神经网络具有良好的预测效果。[关键词]交通信息交通流预测BP神经网络Researchonneuralnetw

2、orkprediction oftrafficflow[Abstract]Trafficflowforecasting isthecoreproblemof trafficinformationprediction, theorysystem inthepredictionoftrafficflow, isveryimportantfor improvingourcountrytrafficcongestion has academicvalueandpracticalsignificance.Thispaper basedonsummarizi

3、ng thedomesticandforeignresearchresults,analyzes and introduces theexisting trafficflowforecastingmethods, andanalysistopredictthe trafficflow byneural network.basedoncentralized distributionoftrafficflow andcombinedwiththeactual trafficflow data.Weusethe interpartition of da

4、taprocessing duringtheprocessofBPneuralnetworkcanbeusedto traffic flowpredictionbycomparingthepredictedresults,provesthatBP neuralnetworkhasthe goodforecasteffect.[Keywords]TrafficInformationTrafficflowPredictionBPneuralnetwork目录1引言11.1研究背景11.2交通流量预测及必要性11.3交通流量预测的研究现状21.4本文的

5、研究内容及意义22交通流预测方法研究32.1交通流预测综述32.1.1交通流预测的研究内容32.1.2交通流预测流程32.1.3研究方法分类42.2典型方法介绍52.2.1常规预测方法52.2.2智能预测方法53人工神经网络介绍63.1人工神经网络发展阶段及特点63.1.1人工神经网络国内外研究背景63.1.2人工神经网络特点73.2人工神经网络基本原理83.2.1人工神经元模型83.2.2激活函数83.3BP神经网络94基于BP神经网络的交通流量预测104.1预测实例描述114.1.1小时交通流量预测分析114.1.2日交通流量预测分析135本

6、章小结17致谢语18[参考文献]191引言1.1研究背景随着国民经济的发展和城市化步伐的迅速加快，机动车保有量迅速增加。而在这迅速增加的机动车中，私车的比例也越来越高，这是导致交通拥堵问题越来越严重的原因之一。国内各城市呈现的交通拥堵、交通安全多隐患、交通信息缺乏不仅给出行者的出行带来延误，更重要的是对整个区域经济的进一步发展产生阻力，从而影响整体国民经济的发展。因此，交通拥堵、交通事故所产生的出行延误已经成为许多先进国家所面临的主要交通问题，自前美国、欧洲等国家由于交通延误引起的经济损失己经高达GDP的2%。据有关资料介绍，我国城市交通拥堵问题

7、日趋严重，从1978年到1995年我国城市机动车保有量的增长速度是道路增长速度的80倍，高峰小时机动车的平均时速低至10km/h，极大地妨碍居民的出行速度和效率。进入二十一世纪以来，我国机动车的保有量更是迅速增加。而由于政策的支持、产业经济发展的需要、逐步富裕起来的人们追求更加方便舒适的生活，机动车的不断增加是一个长期趋势。交通供需矛盾的长期性、城市空间和建设资金的有限性等严峻形势，决定了不能单一地通过增加交通基础设施来改善城市机动车辆出行的交通状况问题。1.2交通流量预测及必要性交通流量是指在选定的时间段内，通过道路某一断面或某一车道的交通实体

8、数，按交通类型分:有机动车交通量、非机动车交通量和行人交通量。交通量随时间和空间的变换而变化，具有时空分布特性。交通规划及设计方案比较与